用人工神经网络优化Ni-纳米TiN复合镀层的超声-电沉积工艺

稀有金属材料与工程, 2008, 37(8): 1479-1482.

用人工神经网络优化Ni-纳米TiN复合镀层的超声-电沉积工艺

夏法锋 ^1, , 贾振元 ^2, , 吴蒙华 ^3, , 王帆 ^4, , 霍峰 ^5,

1.大连理工大学,辽宁,大连,116023

2.大连理工大学,辽宁,大连,116023

3.大连大学,辽宁,大连,116622

4.大连大学,辽宁,大连,116622

5.大连大学,辽宁,大连,116622

基金项目: 国家自然科学基金(50475108) 辽宁省自然科学基金(20042123)

关键词：人工神经网络 , 优化 , 复合镀层 , 超声-电沉积

Process Optimization of Ultrasonic-Electrodeposition of Ni-Nano TiN Composite Coatings by Artificial Neural Network

在正交实验的基础上,运用人工神经网络优化超声-电沉积工艺制备Ni-纳米TiN复合镀层.并利用扫描探针显微镜(SPM)对复合镀层的表面形貌进行观察.结果表明,运用人工神经网络优化的最佳工艺条件为:纳米TIN粒子的浓度7.5 g/L、电流密度5A/dm2、脉冲电流占空比3∶2、表面活性剂浓度80 mg/L、超声功率250 W.采用该工艺条件制备的Ni-纳米TiN复合镀层结构细密,晶粒较小,平均粒径约为80 nm,其表面粗糙度Rms可达到14.6 nm.

参考文献

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Process Optimization of Ultrasonic-Electrodeposition of Ni-Nano TiN Composite Coatings by Artificial Neural Network

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